01市场痛点
A 股的概念与品种研究，文字游戏的成分极强。基本面研究员要在纷繁复杂的信息里得出可靠结论，一直是件头疼的事。大模型的出现减轻了工作的繁琐程度，但更多只解决效率问题——幻觉这类通病仍在，结论与决策的质量还是要层层把关。
多数人用大模型做基本面分析时，模型不过是调用了网络搜索：拿回来的多是碎片化信息，不成体系，更谈不上产业链深度。一个典型的错误是：某只股票当年只是在炒作某个概念时蹭了车，随着互联网信息沉淀，今天的 AI 在某一环搜索时就可能把它理解成该产业的重要节点——这类错误在实际使用中反复出现。
能在任意产业链上拆解精准、并把相关股票准确锁定，只把这一件事做好的 Agent，其实很少。
02核心机制
输入任意想研究的产业或项目 → 对齐研究目的 → 画出产业链图谱 → 锁定权重最高的卡点 → 对卡点相关公司做深度分析。背后的多 Agent 协作设计才是重点：目的是抑制幻觉漂移带来的错误结论，把输出结论的置信度尽可能推高。
产品界面
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03使用方法
拆解任意产业链、锁定目标股票、持续跟踪变化。